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1天前
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简约至上
主要适合Web应用、互联网产品、移动应用产品经理及交互式设计人员阅读,也许远远不止适合这些同学 简单 简单的产品能在专业领域内聚焦非核心玩家的核心功能,产出惊人的效果 转移...
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1月前
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LangGraph 多智能体协作系统
1. Multi-Agent 架构概述 1.1 为什么需要 Multi-Agent? 单 Agent 在处理复杂任务时存在明显局限: 问题 说明 工具过多 Agent 拥有...
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1月前
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Skill—— AI 能力封装与复用
6.1 什么是 Skill? Skill 是对特定 AI 能力的标准化封装,让复杂任务能够以简单的命令方式调用: 核心价值 价值 说明 复用性 一次定义,到处使用 标准化 ...
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1月前
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Coze—— 零代码智能体平台
5.1 Coze 平台概览 开源组件 组件 说明 开源状态 Coze Studio 零代码 Agent 开发平台 ✅ 已开源 Coze Loop Agent 调试工具 ✅ ...
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1月前
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工作流(Workflow)—— 可视化 AI 应用编排
4.1 工作流平台对比 平台 定位 特点 适用场景 Stars n8n 通用自动化 开源、400+ 节点、自托管 IT 自动化、数据管道 50k+ Dify AI 原生应用...
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1月前
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LangChain—— 企业级 LLM 应用开发框架
3.1 LangChain 核心架构 LangChain 提供完整的 LLM 应用开发工具链: 核心组件 组件 说明 关键类 Models LLM 和 Chat 模型接口 ...
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1月前
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智能体(Agent)—— 从工具调用到自主任务执行
2.1 Agent 架构解析 AI Agent 的核心架构由 Lilian Weng(OpenAI)提出: 核心组件详解 组件 功能 实现方式 Profile 定义 Age...
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1月前
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MCP(Model Context Protocol)—— AI 领域的 USB-C
1.1 什么是 MCP? Model Context Protocol(MCP) 是 Anthropic 提出的开放标准协议,旨在解决大语言模型(LLM)与外部数据源、工具...
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1月前
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实战演练:Dify + RAGFlow 强强联合,打造企业级“合同智能审查官
一、为什么选择“Dify + RAGFlow”这对黄金搭档? 在之前的选型分析中,我们提到: Dify 胜在 “脑”与“手” :拥有强大的可视化工作流编排(Workflow...
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1月前
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主流AI智能体平台全景解析:选型指南、核心对比与未来趋势
引言 随着大模型技术的爆发式增长,AI智能体(Agent)已成为企业数字化转型的核心引擎。从零代码的快捷搭建到开源可控的深度定制,市场上涌现出Coze、Dify、FastG...
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1月前
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AI 智能体全景指南:从 LLM 到 MCP,融合 RAG,一文打通七大核心要素
摘要 在 2026 年的今天,构建能真正干活的 AI 应用,早已不是单纯调个大模型写个提示词那么简单。我们需要一套完整的“智能体技术栈”。本文将深度解析 LLM(大语言模型...
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1月前
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AI Agent:从工具调用到自主任务执行(实战篇)
🎯 实战目标:打造“智能旅行规划师” 场景描述: 用户只需输入:“我想去北京玩 3 天,预算 5000 元,帮我查下天气、推荐景点并计算总花费。” Agent 需要自主完...
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1月前
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大模型算力真相:谁在"吃"硬件?CPU与GPU/RAM的终极分工指南
引言 "我的电脑能跑大模型吗?" "为什么买了昂贵的显卡,模型却跑不起来?" "程序会自动选择 CPU 还是 GPU 吗?" 这些问题困扰着很多 AI 开发者。本文将从底层...
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1月前
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AI 新纪元:大语言模型的崛起
引言 2022年11月30日,ChatGPT 横空出世,两个月内用户突破1亿。这不是一个简单的产品发布,而是一个时代的开端。大语言模型从实验室走向大众,AI 从"象牙塔"技...
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1月前
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《码上未来》 我的微信公众号,欢迎大家交流学习ai时代
大模型生态圈
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2月前
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码上未来 我的公众号,欢迎大家交流学习ai时代
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2月前
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jym, 有没有万能的日报, 每天没事干, 日报不知道写什么
上班摸鱼
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今天太困了, 要准备下班, 爱谁谁
上班摸鱼
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